Résultats empiriques - Tests empiriques du modèle

3. Tests empiriques du modèle

3.3. Résultats empiriques

Les régressions effectuées se sont montrées satisfaisantes pour le modèle d’enregistrement des unités de production. Les coefficients des variables utilisées sont généralement d’une bonne significativité et de signe attendu. Si la fonction de probabilité est bien déterministe, ses arguments principaux ne dépendent pas du comportement des entreprises. Le comportement de fraude fiscale des entreprises formelles est en revanche mal appréhendé par le modèle.

La fonction de probabilité de contrôle

L’ensemble des tests sur la fonction de probabilité confirme son caractère endogène. Le fait d’être enregistré (ENREG) est son principal argument et l’influence positivement, avec une forte précision. Les entreprises formelles, donc connues des services fiscaux, ont logiquement une probabilité plus forte d’être contrôlées.

La stratégie de contrôle semble par ailleurs être significativement influencée par l’existence d’un local fixe (LOCAL) et par le degré d’honnêteté (ALPHA) des entreprises, ce de manière négative. La plus forte probabilité d’être contrôlées pour les entreprises ne disposant pas de local fixe (LOCAL = 0) peut s’expliquer par le fait que les agents de l’Etat opèrent principalement sur les marchés ou sur les emplacements publics. Les commerçants ambulants y exerçant leur activité, sont alors plus fréquemment soumis au contrôle des autorités. Cette interprétation est renforcée par le fait que la probabilité de contrôle est plus élevée pour les commerces (l’estimateur de COM est positif) que pour les industries (l’estimateur de IND est négatif), bien que les paramètres estimés soient différents de zéro avec un intervalle de confiance faible. La nécessité pour les commerces d’être visibles, en ayant recours à diverses formes de publicités, peut expliquer ce risque relativement plus élevé.

La relation négative entre « ALPHA » et « BETA » tend à démontrer d’autre part que les entreprises plus « honnêtes » ont une probabilité plus faible d’être inquiétées. Toutefois, il n’est pas possible de savoir si cette relation n’est pas uniquement due à la manière dont est formulée la question définissant la probabilité de contrôle lors de l’enquête (cf. supra). Il est en effet logique qu’une entreprise « honnête » déclare ne pas avoir rencontré de problèmes avec les agents de l’Etat pendant l’année écoulée.

Contre toute attente, les estimateurs des variables représentant la taille de l’entreprise (CA, CAPITAL et EMPLOI) ne sont en revanche jamais significativement différents de zéro dans des intervalles de confiance suffisants. L’estimateur du chiffre d’affaires pourrait s’avérer

significatif à condition d’omettre la variable « ENREG » du modèle (cf. estimations Probit de la probabilité de contrôle en annexe). Pour un même état d’enregistrement, le chiffre d’affaires n’influence que de manière marginale la probabilité de contrôle (si cette relation existe toutefois).

Ainsi, la stratégie de contrôle fiscal de l’Etat se concentre principalement sur les entreprises

formelles (βµ=0 >βµ=1 dans le modèle) et sur les marchés ou les lieux publics. La taille de

l’entreprise ayant un impact quasi nul sur cette probabilité, la relation positive observée entre taille des entreprises et propension à l’enregistrement doit s’expliquer autrement que par le risque de pénalisation. C’est à cette question que nous allons essayer de répondre maintenant.

Résultats du modèle d’enregistrement fiscal (modèle I).

Les tests statistiques confirment bien que la taille de l’entreprise, qu’elle soit représentée par le CA, le capital ou le nombre de personnes y travaillant, fournit un estimateur précis de la propension à enregistrer son activité. Cette relation est bien sûr positive, et la question qui nous intéresse est donc d’expliquer les mécanismes qui y sont sous-jacents. Les régressions présentées ci-dessous permettent d’établir les facteurs généralement pertinents :

Etant donné les caractéristiques de la probabilité de contrôle, il est logique d’observer que le paramètre estimé de la probabilité de contrôle (valeur estimée de BETA à partir de la forme

réduite) ne soit pas significativement différent de zéro12 dans l’équation structurelle de

« ENREG ». Ainsi la probabilité de contrôle n’exerce pas d’influence dans le choix des entrepreneurs d’enregistrer leur entreprise. Dans l’hypothèse où il n’existe pas d’asymétrie d’information, cette relation devrait d’ailleurs être négative. Les entreprises mesureraient parfaitement l’intérêt qu’il existe à ne pas s’enregistrer. La « myopie » d’un grand nombre d’opérateurs entraîne alors que cette probabilité est « subjectivement » neutre. Il est donc clair que la stratégie de contrôle ne peut pas être considérée comme un facteur expliquant le passage du formel à l’informel, ni d’un point de vue objectif, ni subjectif.

Toutefois, ce résultat ne signifie pas que la fiscalité des entreprises est totalement neutre dans la décision d’enregistrement des unités de production. En effet, le taux de taxation théorique (TAUX) et la part des intrants formels dans le total des inputs (AA) sont corrélés avec la propension d’enregistrement avec une bonne précision et avec le signe attendu. La variable « TAUX » agit de manière négative, alors que le signe du coefficient de « AA » est positif.

Pour cette dernière variable, l’ensemble des régressions effectuées montre qu’à taille et à processus de production semblables, la part des intrants formels (dans le total des intrants) est significativement plus élevée pour les entreprises formelles. Ce résultat confirme le fait qu’il est plus avantageux d’être enregistrée pour une entreprise, lorsque les intrants formels rentrent pour une part plus importante dans son processus de production. Le coefficient du taux de taxation est bien de signe négatif (avec t de Student empirique élevé). Ainsi, il paraît évident qu’il existe un arbitrage fiscal dans la décision de passage du formel à l’informel. Ce résultat remet en question la bonne foi des réponses émises par les entrepreneurs sur leurs motifs de non-enregistrement (cf. supra).

La validité de l’hypothèse d’une rentabilité moins importante des unités informelles est plus délicate à estimer. Les modèles I.5 à I.7 montrent que les résultats dépendent du critère retenu pour mesurer cette rentabilité. Seule la productivité du travail apparaît significative (modèle I.6), ce qui semble logique. Les autres ratios sont moins pertinents :

D’une part le résultat comptable d’une petite unité de production est difficilement mesurable. La part des salaires est particulièrement sujette à caution. Le ratio résultat comptable sur chiffres d’affaires est donc certainement fortement biaisé.

D’autre part, le mode de production des micro-entreprises est faiblement capitalistique. Il est donc logique que seule la rentabilité du travail soit significative et que celle du capital ne le soit pas.

La relation entre enregistrement et rentabilité du travail est positive, ce qui va dans le sens de l’hypothèse d’une plus faible rentabilité des entreprises informelles. Le modèle permet d’avancer des explications sur les raisons exactes de cette relation. L’hypothèse de Do Soto, selon laquelle l’informel, pour dissimuler son activité, est obligé d’organiser son activité de manière inefficace, n’est valable que si la probabilité de contrôle est véritablement fonction de la taille de l’entreprise. Or, il ressort des tests statistiques que tel n’est pas le cas. Il est préférable alors d’expliquer cette relation par le fait que la fiscalité étant basée sur le chiffre d’affaires, le poids de l’impôt dans les revenus de l’entrepreneur est plus important lorsque la productivité de l’entreprise est faible.

12_γ

1 est significativement différent de zéro dans les équations I.5 et I.7 avec une probabilité supérieure à 95% uniquement par

Cette analyse peut être également avancée pour expliquer l’influence négative de la taille du ménage du chef d’unité de production (NMEN). La diminution du revenu du chef d’unité par l’impôt entraîne un sacrifice plus important lorsque le nombre de personnes à charge croît. Le secteur d’activité (commerciale ou industrielle) n’influence pas de manière suffisamment significative la propension à devenir formel. Toutefois, il est intéressant de noter que le coefficient assigné à la variable commerce (COM) est négatif, alors que celui de la variable industrie est de signe positif. La probabilité de contrôle peut expliquer ce fait, car nous remarquions plus haut que celle-ci est plus importante pour les commerces. Pour ces entreprises, il est alors possible que la probabilité de contrôle puisse influencer la décision de formalisation de l’entreprise.

Les autres éléments propres au chef d’unité de production : niveau de scolarisation (SCO) ou bien le fait que le chef d’unité soit propriétaire, ne sont pas pertinents. L’hypothèse d’asymétrie d’information sur le doit fiscal est de nouveau limitée par le manque de pertinence de la variable scolarisation. Si cette hypothèse s’appliquait, on devrait observer une relation positive entre le niveau de scolarisation et la propension à enregistrer l’entreprise. D’autre part, il est intéressant de noter que l’âge de l’entreprise ne fournit pas d’explication véritablement pertinente du choix d’enregistrement (la probabilité d’acceptation de l’hypothèse de nullité du coefficient est de 10% dans le meilleur des cas). Cet élément laisse à penser qu’il n’existe pas vraiment de processus de maturation de l’entreprise grâce auquel, au cours du temps, sa taille et sa connaissance de l’environnement juridique s’accroîtraient ensemble. Ce résultat n’est pas étonnant puisque les études menées sur le processus dynamique des micro-entreprises révèlent généralement une faible croissance de ce type d’entreprises. Leur taille est le plus souvent proche de celle de départ (cf. Marniesse 1998). Le passage de l’informel au secteur formel semble bien résulter d’un calcul de maximisation du profit après impôt. Le comportement ressortant des estimations apparaît proche de celui de fraude fiscale. Les paramètres estimés des variables fiscales montrent en effet que les entreprises cherchent à se soustraire totalement de l’impôt tant que cette situation leur est économiquement favorable. Ainsi une entreprises dont le taux de taxation théorique est important sera plus enclin à être informelle, et inversement, celle dont la part des intrants formels est importante choisira avec une plus forte probabilité d’enregistrer son activité. Nos résultats laissent à penser que le comportement en matière fiscale des entrepreneurs est actif, et que le passage entre formel et informel ne résulte pas du hasard ou encore d’un processus naturel historique.

Résultats du modèle de fraude fiscale des entreprises formelles (modèle II).

Le deuxième modèle portant uniquement sur les micro-entreprises formelles doit permettre de réduire la proportion des entrepreneurs ignorant leurs obligations fiscales. Les individus compris dans cet échantillon étant tous enregistrés, ils sont supposés connaître leurs obligations fiscales.

Malgré un coefficient de corrélation et un test de significativité global du modèle satisfaisant pour une estimation en coupe instantanée, le modèle testé s’avère généralement peu pertinent. Le comportement de fraude ne dépend d’aucune variable fiscale. Ni la probabilité de contrôle, ni le taux de taxation théorique n’expliquent avec une précision suffisante les variations du taux de déclaration (ALPHA). De « l’autre côté » du jeu, la probabilité de contrôle n’est pas non plus expliquée par le degré d’honnêteté ou la taille de l’entreprise. L’existence d’un jeu ente l’Etat et les entreprises formelles n’est donc pas vérifié.

Ainsi la formalisation par un système d’équations simultanées n’est pas justifiée et les estimations fournies à la première étape sont suffisantes (i.e estimation par les MCO de ALPHA). De ces régressions, il ressort que le degré d’honnêteté des entreprise est crossant avec la taille de l’entreprise et décroisant avec la valeur du capital et avec la productivité du travail. La relation négative entre « ALPHA » et « CAPITAL » peut s’expliquer par le fait que la patente est assise sur la valeur du capital. Pour un montant de production donné, une entreprise relativement plus capitalistique sera plus fortement taxée. Toutefois, cette analyse est modérée par le fait que le taux de taxation ne soit pas pertinent. Le signe du coefficient du ratio valeur ajoutée sur travail est quant à lui du signe opposé à celui attendu.

N’existant a priori pas de loi régissant la probabilité de contrôle, notre modèle ne peut pas capter correctement les déterminants du comportement de fraude fiscal. Le comportement de fraude pour les entreprises formelles est en effet principalement fonction de cette probabilité de l’occurrence d’un contrôle. Les autres variables, à l’exception du taux de taxation, ne sont pas véritablement adaptées à l’analyse du comportement de fraude fiscale des unités formelles. De plus, ces entreprises sont d’une taille plus importante et sont soumises à d’autres impôts (Impôt sur les revenus non salariaux, charges salariales). L’assiette de ceux-ci est différente et leur poids dans les charges de l’entreprise devient substantiel par rapport à celui de la patente. La mauvaise qualité du modèle sur les entreprises formelles peut aussi s’expliquer par la faiblesse de la taille de l’échantillon.

Conclusion

Notre étude a montré que le passage du secteur informel au secteur formel d’une micro- entreprise pouvait correspondre à des motifs de maximisation du profit. Parmi ceux-ci apparaissent clairement les variables fiscales. C’est donc la vision libérale du secteur informel qui est confirmée dans le cas des micro-entreprises à Madagascar. L’entrepreneur supporte un surcoût dû à son état informel, créé ici par l’interdiction d’accéder aux grossistes formels. En revanche, il échappe au paiement de l’impôt, plus précisément à la patente, en ne déclarant pas son activité auprès de l’administration. Il ressort de notre analyse empirique, que ce surcoût accroît bien la probabilité d’enregistrement de l’activité, tandis que le taux de taxation la réduit. Ce surcoût croissant a priori plus rapidement que le taux nominal de taxation, il doit alors exister une taille de l’entreprise à partir de laquelle il est financièrement plus avantageux de déclarer son activité, tel qu’exposé dans le modèle théorique.

La modélisation de la fraude sous la forme d’un modèle « prinipal-agent » doit être considérée avec prudence. La stratégie de contrôle fiscal de l’Etat malgache repose essentiellement sur la visibilité de l’entreprise (enregistrement, présence sur les marchés). Cette stratégie de contrôle n’incite pas les entreprises à devenir formelle, elle aurait plutôt tendance à accroître le bénéfice de l’état informel, lui procurant un avantage certain par rapport aux entreprises formelles. Contrairement aux modèles standards, la probabilité de contrôle ne peut pas être considérée ici comme un déterminant du comportement de fraude et d’informalisation des micro-entreprises, au contraire. Ainsi, pour ces unités, seule l’existence d’un surcoût lié à l’informel les motive pour rentrer dans le système légal. Etant donné la faiblesse des administrations fiscales dans la plupart des pays d’Afrique Sub-Saharienne, il est probable que ce résultat soit fréquemment observable.

Les résultats de cette étude ont des implications pratiques en termes d’orientations des réformes fiscales. En augmentant le contrôle sur les ventes des grossistes ou instituant une taxe spéciale uniquement récupérable par les entreprises enregistrées (à l’image d’une TVA, mais avec taux supérieure de sorte à favoriser les entreprises formelles), l’Etat pourrait limiter les pertes de recettes fiscales sur le secteur informel. Cette taxe serait en outre « équitable », puisque la pression fiscale supportée par les entreprises informelles serait croissante avec leur taille (la part des intrants formels étant croissante par rapport au CA).

MODELE I.1 ETAPE 1 MODELE I.2 ETAPE 1

PROBIT // Dépendante BETA PROBIT // Dépendante ENREG PROBIT // Dépendante BETA PROBIT // Dépendante ENREG Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable Coefficient t

C -1.27 -2.79 *** C -0.91 -2.38 ** C -1.27 -2.79 *** C -0.91 -2.38 **

CA 8.17E-07 1.32 CA 8.83E-06 4.21 *** CA 8.17E-07 1.32 CA 8.83E-06 4.21 *** CAPITAL 2.60E-05 1.75 * CAPITAL 4.03E-05 4.44 *** CAPITAL 2.60E-05 1.75 * CAPITAL 4.03E-05 4.44 *** EMPLOI 0.04 1.49 EMPLOI 0.16 3.10 *** EMPLOI 0.04 1.49 EMPLOI 0.16 3.10 ***

AGE -0.01 -1.13 AGE 0.01 2.46 ** AGE -0.01 -1.13 AGE 0.01 2.46 **

IND -0.29 -1.30 IND -1.04 -6.71 *** IND -0.29 -1.30 IND -1.04 -6.71 **

COM 0.31 1.44 COM -0.05 -0.34 COM 0.31 1.44 COM -0.05 -0.34

LOCAL -0.33 -1.35 LOCAL 0.52 3.64 *** LOCAL -0.33 -1.35 LOCAL 0.52 3.64 ***

AA 0.14 0.71 AA 0.66 4.55 *** AA 0.14 0.71 AA 0.66 4.55 ***

TAUX -29.82 -2.20 ** TAUX -4.40 -2.10 ** TAUX -29.82 -2.20 ** TAUX -4.40 -2.10 **

NMEN 0.02 0.76 NMEN -0.06 -2.57 ** NMEN 0.02 0.76 NMEN -0.06 -2.57 **

SCO 0.01 0.59 SCO 0.03 2.11 ** SCO 0.01 0.59 SCO 0.03 2.11 **

PROPRIE -0.53 -1.48 PROPRIE -0.37 -1.10 PROPRIE -0.53 -1.48 PROPRIE -0.37 -1.10 Log likelihood -150.89 Log likelihood -316.94 Log likelihood -150.89 Log likelihood -316.94 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00

ETAPE 2 ETAPE 2

C -2.05 -3.81 *** C -1.26 -1.85 ** C -2.05 -3.77 *** C -1.26 -1.85 *

CA 0.00 0.11 CA 8.16E-06 5.19 *** IND -0.09 -0.44 CA 8.16E-06 5.19 ***

IND -0.10 -0.48 CAPITAL 3.73E-05 2.10 ** COM 0.26 1.18 CAPITAL 3.73E-05 2.10 ** COM 0.25 1.18 EMPLOI 0.18 3.32 *** LOCAL -0.61 -2.56 ** EMPLOI 0.18 3.32 ***

LOCAL -0.61 -2.60 *** AGE 0.02 1.76 * AGE 0.02 1.76 *

IND -1.06 -4.33 *** IND -1.06 -4.33 *** COM -0.13 -0.48 COM -0.13 -0.48 AA 0.65 2.38 ** AA 0.65 2.38 ** TAUX -3.34 -5.90 *** TAUX -3.34 -5.90 *** NMEN -0.06 -1.69 * NMEN -0.06 -1.69 * SCO 0.03 1.19 SCO 0.03 1.19 PROPRIE -0.02 -0.03 PROPRIE -0.02 -0.03

Log likelihood -154.65 Log likelihood -322.99 Log likelihood -154.67 Log likelihood -322.99 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00

MODELE I.3 ETAPE 1 MODELE I.4 ETAPE 1

C -1.26 -2.78 *** C -0.90 -2.20 ** C -1.26 -2.78 *** C -0.90 -2.20 **

CA 0.00 0.74 CA 0.00 2.42 ** CA 0.00 0.74 CA 0.00 2.42 **

CAPITAL 0.00 1.75 * CAPITAL 0.00 3.79 *** CAPITAL 0.00 1.75 * CAPITAL 0.00 3.79 *** EMPLOI 0.04 1.49 EMPLOI 0.17 2.71 *** EMPLOI 0.04 1.49 EMPLOI 0.17 2.71 ***

AGE -0.01 -1.13 AGE 0.01 1.08 AGE -0.01 -1.13 AGE 0.01 1.08

LOCAL -0.33 -1.35 IND -0.91 -4.91 *** IND -0.29 -1.29 IND -0.91 -4.91 ***

IND -0.29 -1.29 COM -0.17 -0.96 COM 0.31 1.44 COM -0.17 -0.96

COM 0.31 1.44 ALPHA 1.26 10.62 *** LOCAL -0.33 -1.35 LOCAL 0.50 2.88 ***

ALPHA 0.00 0.04 AA 0.53 2.95 *** ALPHA 0.00 0.04 ALPHA 1.26 10.62 ***

AA 0.14 0.70 TAUX -4.38 -1.80 * AA 0.14 0.70 AA 0.53 2.95 ***

TAUX -29.86 -2.19 ** NMEN -0.05 -1.63 TAUX -29.86 -2.19 ** TAUX -4.38 -1.80 *

NMEN 0.02 0.76 SCO 0.02 1.27 NMEN 0.02 0.76 NMEN -0.05 -1.63 *

SCO 0.01 0.59 LOCAL 0.50 2.88 ** SCO 0.01 0.59 SCO 0.02 1.27

PROPRIE -0.53 -1.48 PROPRIE -0.73 -2.11 ** PROPRIE -0.53 -1.48 PROPRIE -0.73 -2.11 **

Log likelihood -150.89 Log likelihood -200.04 Log likelihood -150.89 Log likelihood -200.04 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00

ETAPE 2 ETAPE 2

C -2.00 -3.51 *** C -1.09 -2.31 ** C -1.98 -4.54 *** C -1.09 -2.31 **

CA 0.00 1.61 CA 0.00 4.08 *** IND -0.17 -1.03 CA 0.00 4.08 ***

CAPITAL 0.00 -0.46 CAPITAL 0.00 3.13 *** COM 0.28 1.59 CAPITAL 0.00 3.13 *** EMPLOI 0.01 0.20 EMPLOI 0.20 4.91 *** LOCAL -0.50 -2.68 *** EMPLOI 0.20 4.91 ***

AGE -0.01 -1.77 AGE 0.01 1.47 AGE 0.01 1.47

IND -0.12 -0.55 IND -0.93 -5.52 *** IND -0.93 -5.52 ***

COM 0.31 1.33 COM -0.20 -1.08 COM -0.20 -1.08

MODELE I.5 ETAPE 1 MODELE I.6 ETAPE 1 MODELE I.7 ETAPE 1

PROBIT // Dépendante BETA PROBIT // Dépendante ENREG PROBIT // Dépendante BETA PROBIT // Dépendante ENREG PROBIT // Dépendante BETA PROBIT // Dépendante ENREG Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable

C -1.27 -2.67 *** C -0.63 -1.56 C -1.32 -2.88 *** C -1.03 -2.67 *** C -1.27 -2.66 *** C

VA_CA 0.06 0.17 VA_CA -0.59 -2.54 *** VA_L 0.00 2.39 ** VA_L 0.00 4.13 *** RENT 0.05 0.16 RENT

CAPITAL 0.00 1.81 * CAPITAL 0.00 5.01 *** CAPITAL 0.00 1.60 CAPITAL 0.00 4.25 *** CAPITAL 0.00 1.82 * CAPITAL

EMPLOI 0.04 1.53 EMPLOI 0.21 4.19 *** EMPLOI 0.04 1.59 EMPLOI 0.22 4.27 *** EMPLOI 0.04 1.57 EMPLOI

AGE -0.01 -1.14 AGE 0.02 2.75 *** AGE -0.01 -1.15 AGE 0.01 2.38 ** AGE -0.01 -1.13 AGE

IND -0.28 -1.26 IND -1.02 -6.65 *** IND -0.32 -1.41 IND -1.04 -6.73 *** IND -0.28 -1.26 IND

COM 0.33 1.49 COM -0.09 -0.59 COM 0.31 1.42 COM -0.01 -0.04 COM 0.33 1.49 COM

LOCAL -0.28 -1.19 LOCAL 0.54 3.87 *** LOCAL -0.39 -1.56 LOCAL 0.53 3.76 *** LOCAL -0.28 -1.18 LOCAL

AA 0.17 0.85 AA 0.69 4.77 *** AA 0.17 0.86 AA 0.75 5.23 *** AA 0.17 0.84 AA

TAUX -32.52 -2.26 ** TAUX -5.54 -2.59 *** TAUX -26.75 -2.03 ** TAUX -4.41 -2.09 ** TAUX -32.49 -2.25 ** TAUX

NMEN 0.02 0.76 NMEN -0.05 -2.28 ** NMEN 0.02 0.77 NMEN -0.06 -2.59 *** NMEN 0.02 0.76 NMEN

SCO 0.01 0.50 SCO 0.03 2.32 ** SCO 0.01 0.64 SCO 0.03 2.16 ** SCO 0.01 0.51 SCO

PROPRIE -0.53 -1.47 PROPRIE -0.45 -1.34 PROPRIE -0.53 -1.46 PROPRIE -0.37 -1.10 PROPRIE -0.53 -1.47 PROPRIE

Log likelihood -151.63 Log likelihood-325.36 Log likelihood -148.79 Log likelihood-318.13 Log likelihood -151.63 Log likelihood

Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1

Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0

ETAPE 2 ETAPE 2 ETAPE 2

ENREGF 1.48 2.39 ** BETAF 4.37 2.54 ** ENREGF 1.73 3.08 *** BETAF 0.18 0.10

C -2.02 -3.67 *** C -1.30 -0.96 C -2.10 -3.61 *** C -1.12 -3.29 *** ENREGF 1.46 2.35 ** BETAF

IND -0.10 -0.45 VA_CA -0.56 -0.85 IND -0.06 -0.25 VA_L 0.00 5.33 *** C -2.02 -3.66 *** C

COM 0.25 1.20 CAPITAL 0.00 1.10 COM 0.26 1.12 CAPITAL 0.00 4.47 *** IND -0.10 -0.46 RENT

LOCAL -0.53 -2.21 ** EMPLOI 0.22 2.14 ** LOCAL -0.66 -2.54 ** EMPLOI 0.24 8.16 *** COM 0.26 1.22 CAPITAL

AGE 0.02 1.03 AGE 0.02 3.46 *** LOCAL -0.53 -2.22 ** EMPLOI

-157.81 IND -0.98 -2.06 ** IND -1.12 -9.33 *** AGE

42.00 COM -0.26 -0.47 COM -0.02 -0.13 IND

886.00 AA 0.60 1.13 AA 0.77 5.89 *** COM

TAUX -3.28 -2.91 *** TAUX -4.11 -15.99 *** AA

NMEN -0.06 -0.83 NMEN -0.06 -3.47 *** TAUX

SCO 0.03 0.59 SCO 0.03 2.92 *** NMEN

PROPRIE 0.18 0.15 PROPRIE -0.24 -0.78 SCO

PROPRIE Log likelihood Log likelihood-330.85 Log likelihood -153.49 Log likelihood-325.07 Log likelihood -157.97 Log likelihood

Obs Dep=1 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1 167.00 Obs Dep=1 42.00 Obs Dep=1

Obs Dep=0 Obs Dep=0 761.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0 761.00 Obs Dep=0 886.00 Obs Dep=0

PROBIT // Variable dépendente BETA

Variables Coefficient t Prob Coefficient t Prob Coefficient t Prob Coefficient t Prob Coefficient t Prob Coefficient t Prob Coefficient t Prob Coefficient t

CA 2.01E-06 1.77 0.08 7.46E-07 1.22 0.22 - - - 1.08E-06 1.86 0.06 1.11E-06 1.92 0.06 1.18E-06 2.05 0.04 - - - - - CAPITAL 5.41E-06 0.41 0.68 6.85E-06 0.53 0.59 6.52E-06 0.50 0.61 1.50E-05 1.39 0.16 - - - 5.05E-02 2.17 0.03 - -

EMPLOI 3.22E-02 1.29 0.20 3.23E-02 1.31 0.19 3.34E-02 1.36 0.17 4.63E-02 1.95 0.05 4.80E-02 2.04 0.04 - - - -

ENREG 7.09E-01 3.77 0.00 6.08E-01 3.49 0.00 6.47E-01 3.46 0.00 - - - 7.30E-01 4.57

ALPHA -7.19E-02 -1.35 0.18 - - - -4.74E-03 -0.13 0.90 - - - -

LOCAL -3.91E-01 -1.63 0.10 -3.91E-01 -1.64 0.10 -3.45E-01 -1.48 0.14 -2.65E-01 -1.13 0.26 -2.30E-01 -0.99 0.32 -2.08E-01 -0.90 0.37 -1.54E-01 -0.70 0.49 -3.38E-01 -1.47

IND -2.69E-01 -1.25 0.21 -2.59E-01 -1.21 0.23 -2.45E-01 -1.15 0.25 -3.69E-01 -1.81 0.07 -3.39E-01 -1.74 0.08 -3.07E-01 -1.60 0.11 -3.28E-01 -1.69 0.09 -2.04E-01 -1.02

COM 3.39E-01 1.71 0.09 3.27E-01 1.66 0.10 3.43E-01 1.75 0.08 3.23E-01 1.70 0.09 3.08E-01 1.76 0.08 2.99E-01 1.71 0.09 3.28E-01 1.88 0.06 3.18E-01 1.77

C -1.95E+00 -10.72 0.00 -1.94E+00 -10.76 0.00 -1.95E+00 -10.80 0.00 -1.79E+00 -10.84 0.00 -1.79E+00 -12.18 0.00 -1.72E+00 -12.12 0.00 -1.79E+00 -12.19 0.00 -1.92E+00 -12.19

Log likelihood -152.93 -153.95 -154.5946 -159.91 -174.16 -175.77 -175.72 -167.46

Obs Dep=1 42 42 42 42 45 45 45 45

Obs Dep=0 889 889 889 889 979 979 979 979

Echantillon ENREG = 1

PROBIT // Variable dépendante BETA

Variable Coefficient t Prob. Coefficient t Prob.

CA 1.64E-06 1.37 0.17 - - -

EMPLOI -1.75E-03 -0.05 0.96 - - -

CAPITAL 9.91E-06 0.51 0.61 - - -

ALPHA -4.22E-02 -0.77 0.44 - - -

LOCAL -8.48E-01 -2.16 0.03 -7.62E-01 -2.15 0.03

IND 2.69E-01 0.73 0.46 2.78E-01 0.81 0.42

COM 1.23E-01 0.36 0.72 9.96E-02 0.33 0.74

C -1.15E+00 -3.72 0.00 -1.11E+00 -4.71 0.00

Log likelihood -56.94548 -60.39979

Obs Dep=1 20 21

MODELE II.1 ETAPE 1 MODELE II.2 ETAPE 2

PROBIT // Dependante BETA MCO // Dependante ALPHA PROBIT // Dependante BETA MCO // Dependante ALPHA Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable Coefficient t Variable Coefficient t LOCAL -0.81 -2.03 ** LOCAL 0.46 0.90 LOCAL -0.86 -2.16 ** LOCAL 0.42 0.79

C -0.55 -0.72 C -0.20 -0.14 C -0.48 -0.64 C -0.52 -0.35

CA 0.00 0.92 CA 0.00 12.60 *** CA 0.00 0.91 CA 0.00 11.89 ***

CAPITAL 0.00 0.73 CAPITAL 0.00 -2.30 ** IND 0.36 0.97 IND -1.00 -1.48

EMPLOI -0.01 -0.18 EMPLOI 0.00 -0.07 COM -0.03 -0.08 COM -0.11 -0.21

IND 0.44 1.13 IND -1.28 -1.93 * AGE -0.02 -0.96 AGE 0.03 0.98

COM 0.03 0.07 COM -0.72 -1.29 TAUX -57.47 -1.46 TAUX -0.73 -0.09

AGE -0.02 -0.91 AGE 0.03 1.11 PROPRIE -0.52 -0.91 PROPRIE 1.35 1.03

TAUX -57.61 -1.46 TAUX 0.32 0.04 SCO -0.01 -0.17 SCO 0.04 0.64

PROPRIE -0.55 -0.95 PROPRIE 1.29 1.04 NMEN 0.05 0.87 NMEN 0.06 0.59

SCO -0.01 -0.25 SCO 0.06 1.10

NMEN 0.05 0.87 NMEN 0.08 0.88

Log likelihood -54.19 R² 0.53 Akaike 2.19 Log likelihood -56.39 R² 0.49 Akaike 2.28

Dep=1 20.00 R² ajusté 0.50 Schwarz 2.41 Obs Dep=1 21.00 R² ajusté 0.47 Schwarz 2.46

Dans le document L’informel est-il une forme de fraude fiscale ? Une analyse micro-économétrique de la fraude fiscale des micro-entreprises à Madagascar (Page 31-43)